JP2006180062A - 情報処理方法および装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 色域の表面を示す複数の多角形の内、誤差が大きいと推定される多角形を検出することを目的とする。
【解決手段】 デバイスの特性を示す測色値から生成された多面体の幾何情報であり、該デバイスの色域の表面を示す多面体の幾何情報を取得する色域表面情報取得工程と、前記多面体を構成する多角形の形状情報を算出する形状情報算出工程と、前記算出された形状情報と所定の形状情報とを比較する比較工程と、前記比較結果に基づき、前記デバイスの色域の表面に対して誤差が大きいと推定される多角形を検出する。
【選択図】 図４

Description

本発明は、色域の表面を多面体で表す情報処理方法および装置に関する。

近年、パーソナルコンピュータの普及に伴い、デジタルカメラ、カラースキャナなどの画像入力デバイスによって画像を入力し、その画像をＣＲＴ、ＬＣＤなどの画像表示デバイスを用い画像を表示、確認、さらには、カラープリンタなどの画像出力デバイスによって画像を出力するようなシステムが発達してきた。これらのシステムでは、入力デバイスと、表示、出力デバイスの色再現域の差による見えの違いを補正するために、カラーマッチング処理（色域圧縮）を行うのが通例である。このカラーマッチング処理を行うことにより、デバイス間の色の見えの差を吸収するのである。現在までに、この色域圧縮処理に関して様々な手法が提案されている。例えば、「Ｅ．Ｇ．Ｐａｒｉｓｅｒ，”Ａｎ Ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｏｎ ｏｆ Ｃｏｌｏｒ Ｇａｍｕｔ Ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ”，ＩＳ＆Ｔ Ｓｙｍｐ．Ｅｌｅｃ．Ｐｒｅｐｒｅｓｓ Ｔｅｃｈ．−Ｃｏｌｏｒ Ｐｒｉｎｔｉｎｇ，ｐｐ．１０５−１０７（１９９１）」のように、ＣＩＥＬＡＢ空間上のグレー軸の一点（５０，０，０）の方向に向かって色域圧縮していく方法が提案されている。また、ＣＩＥＬＡＢ空間上で色相毎に領域分割を行い、その領域毎に最適な圧縮方向へマッピングを行う手法も提案されている。

上述したように、その用途に応じた様々な色域圧縮手法が提案されているが、これらの手法のほとんどが、入出力色域の色域表面情報を（時には画像の色域情報も）必要としている。そのため、正確なマッピングを行うためには、マッピングの精度だけではなく、この色域表面の近似精度も高いものでなくてはならない。

色域表面の近似方法としては、入出力機器のデバイス信号値Ｒ，Ｇ，Ｂをそれぞれ複数に分割して作成したパッチを、該入出力機器で出力、測色して、デバイスＲＧＢ空間上の表面情報をもとに、測色値空間上の表面情報を算出する方法がある。この手法では、スライス数を増やせば高い近似精度が得られる。しかしながら、デバイスＲＧＢ空間上での表面情報が既知でないと使用できないため、例えば、入出力機器の任意の点集合から、測色値空間上の表面情報を算出することはできない。

一方、入出力機器の任意の点集合から色域表面を算出する方法の例としては、Ｃｏｎｖｅｘ ｈｕｌｌ（凸包）を用いた手法が挙げられる。Ｃｏｎｖｅｘ ｈｕｌｌとは、与えられた点集合を全て内部に含む最小の凸多面体のことであり、特許文献１には、色再現範囲を凸多面体で表し、色域圧縮を行う方法が記載されている。
特開平１１−３５３４９４号公報

凸多面体を生成する手法を用いることにより、入出力機器の任意の点集合から表面情報を算出することができる。しかしながら、凸多面体を生成する手法を用いて色域表面を算出する場合、色域表面が凹の領域において、近似誤差が大きくなるという問題が生じる。

図１に、入出力機器の本来の色域表面と、Ｃｏｎｖｅｘ ｈｕｌｌを用いた近似による色域表面の例を示す。ただし、図１に示す空間は、ＣＩＥＬＡＢ空間におけるＬｃ平面とする。図１に示すように、色域表面が凹の領域においては、Ｃｏｎｖｅｘ ｈｕｌｌを用いた手法では、正確な近似ができないことがわかる。図２にマッピングの精度悪化の様子を示す。図２に示すマッピングは、出力色域外の点を、出力色域内のある収束点に向かって出力色域表面にマッピングする方法である。図２に示すように、出力色域の近似精度が悪い場合、出力色域の表面に正確にマッピングできず、マッピングの精度が悪化してしまう。

本発明は、色域の表面を示す複数の多角形の内、誤差が大きいと推定される多角形を簡単に検出することを目的とする。

上記目的を達成するために以下の構成を有することを特徴とする。

請求項１の発明は、デバイスの特性を示す測色値から生成された多面体の幾何情報であり、該デバイスの色域の表面を示す多面体の幾何情報を取得する色域表面情報取得工程と、前記多面体を構成する多角形の形状情報を算出する形状情報算出工程と、前記算出された形状情報と所定の形状情報とを比較する比較工程と、前記比較結果に基づき、前記デバイスの色域の表面に対して誤差が大きいと推定される多角形を検出する検出工程とを有することを特徴とする。

請求項２の発明は、複数の色情報を取得する取得工程と、前記複数の色情報から、該複数の色情報で示される色分布の色域の表面を示す多面体の幾何情報を生成する生成工程と、前記幾何情報に基づき、前記多面体を構成する複数の多角形であり、所定値以上の面積を有する多角形を検出する検出工程とを有することを特徴とする。

請求項１の発明によれば、色域の表面を示す複数の多角形の形状情報と所定の形状情報の比較結果に基づき、誤差が大きいと推定される多角形を簡単に検出することができる。

また、請求項２の発明によれば、複数の色情報で示される色分布の色域の表面を示す多面体の幾何情報に基づき、誤差が大きいと推定される多角形を簡単に検出することができる。

＜本実施例における情報処理装置の構成＞
図３は、本実施例における情報処理装置の構成を表した図である。３０１はカラーモニタ、３０２は測色器、３０３はカラーモニタＩ／Ｆ、３０４はＣＰＵ、３０５は測色器Ｉ／Ｆ、３０６はＲＡＭ、３０７は各種処理を行うためのプログラムやデータなどが格納されたＨＤＤである。３０８は，画像データが入力される画像データ入力Ｉ／Ｆである。

まず、測色器３０２により測色を行い、測色器Ｉ／Ｆ３０５を介して後述する処理に必要な測色値データを取得する。取得された測色値データはＲＡＭ３０６もしくはＨＤＤ３０７に格納される。また、画像データ入力Ｉ／Ｆを介して後述する処理に必要な画像データを取得する。取得された画像データはＲＡＭ３０６もしくはＨＤＤ３０７に格納される。

その後，ＣＰＵ３０４は、ＨＤＤ３０７から後述の処理を実現するためのプログラムとデータをＲＡＭ３０６にロードする。そして、ＣＰＵ３０４は、ロードされたプログラムに応じてＲＡＭ３０６上のデータに各種処理を行う。処理結果は、カラーモニタＩ／Ｆ３０８を介して送信され、カラーモニタ３０１に表示される。

＜全体処理フロー＞
図４は、本実施例における処理の全体的な流れを示す図である。処理手順に従い、図４のステップＳ１からステップＳ７までの処理内容を説明する。

まず、ステップＳ１では、色域圧縮処理を行うカラーカラー画像データを読み込む。ここで、カラー画像データは、画像上の画素を示す色値である。

ステップＳ２では色情報を取得する。

色情報とは、測色により得られた出力色域の表面上の色値である。従って、出力色域は、複数の色情報に基づき生成された多面体で表すことができる。

多面体は複数の多角形により構成されるが、本実施例では、図１６に示すようにデバイス色域の表面は複数の三角形により表される。

図５に多面体の幾何情報を示す色域表面情報データの記述形式を示す。

図５に示すように、色域表面情報データには、出力デバイスの色域の表面を構成する三角形のＩＤ番号５０２と三角形を構成する各頂点のＬ＊ａ＊ｂ＊色空間上の座標値５０１が順に格納されている。

三角形群による色域表面情報データは、Ｃｏｎｖｅｘ ｈｕｌｌを用いた方法で作成されている。Ｃｏｎｖｅｘ ｈｕｌｌを用いて表面形状を近似する方法については、様々な方法が提案されている。前記複数の色情報を示す色空間上の点群を包含する最小の凸多面体を生成する手法を用いる。

ステップＳ３では、ステップＳ２において取得した出力色域の表面データをもとに、カラー画像データの各入力色を出力色域内に色域圧縮する。色域圧縮の具体的な処理については、後述する。

ステップＳ４において、ステップＳ３における出力色域内への色域圧縮の精度判定を行う。精度判定の具体的な処理については、後述する。

ステップＳ５において、ステップＳ４の精度判定の結果を参照し、色域圧縮の精度に問題がないと判定された場合、すなわち警告フラグＦが０の場合には、ステップＳ７に進む。色域圧縮の精度が悪いと判定された場合、すなわち警告フラグＦが１の場合には、ステップＳ６に進む。警告フラグＦに関しては、後述する精度判定（Ｓ４）の説明の際に合わせて説明する。

ステップＳ６では、ステップＳ５において色域圧縮の精度が悪いと判断された場合に、ユーザーに警告を行う。Ｓ６において、どのような警告を行うかは、後述する。

ステップＳ７において、ステップＳ３において出力色域内にマッピングされた色データを出力する。以上の処理を行うことにより、マッピングの精度が悪い場合、ユーザーに警告を行い、ユーザーに対して、対処を促すことができる。

＜Ｓ３における処理の詳細な説明＞
図６に、ステップＳ３における色域圧縮の具体的な処理の流れを示す。

ステップＳ３１では、色域圧縮カラー画像データ（例えばＲ，Ｇ，Ｂ値）を取得する。

ステップＳ３２では、出力色域表面データを取得する。前述したように、出力色表面データは、三角形の集合で表されているものとする。

ステップＳ３３では色域圧縮、ステップＳ３１で取得したカラー画像データ（Ｒ，Ｇ，Ｂ値）をＣＩＥＬＡＢ値に変換する。本実施例では、カラー画像データを表現している色空間をｓＲＧＢ（ＩＥＣ６１９６６−２−１）として以後の処理を説明する。カラー画像データの各ｓＲＧＢ値をＲ_ｎ，Ｇ_ｎ，Ｂ_ｎとすると、まず、以下の式（１）を用いて、ＣＩＥ三刺激値ＸＹＺに変換する。

その後、白色点をＤ_６５としてＣＩＥＬＡＢに変換する。変換式を式（２）に示す。

ここで、

Ｘ，Ｙ，Ｚ：ＸＹＺ表色系の三刺激値Ｘ，Ｙ，Ｚの値
Ｘｎ，Ｙｎ，Ｚｎ：白色点のＸ，Ｙ，Ｚの値
Ｄ６５：Ｘｎ＝９５．０５，Ｙｎ＝１００．０，Ｚｎ＝１０８．９１

本実施例では、入力画像がＩＥＣ６１９６６−２−１で規定されるｓＲＧＢ色空間で表現されている場合を例にあげて説明したため、式（１）及び式（２）のような変換式となったが、画像を表現する色空間がｓＲＧＢではなくてもよい。他の色空間であった場合は、式（１）は、該色空間に対応するものとなり、また、ＣＩＥＬＡＢへ変換する際の白色点も該色空間に対応した白色点を用いる。

以下、ＣＩＥＬＡＢに変換されたカラー画像データを（Ｌ_ｎ，ａ_ｎ，ｂ_ｎ）とする。

ステップＳ３４では、色域圧縮カラー画像データの各入力色（Ｌ_ｎ，ａ_ｎ，ｂ_ｎ）が出力色域内にあるか否かを判定する。色域内にあると判定された場合には、マッピング後データに入力色（Ｌ_ｎ，ａ_ｎ，ｂ_ｎ）を代入し、ステップＳ３６へ進む。色域外と判定された場合には、ステップＳ３５に進む。ここで行った色域内外判定の処理は、後述する。

ステップＳ３５では、ステップＳ３４において入力色が出力色域外と判定された場合に、入力色を出力色域内にマッピングする。マッピング方法の例として、図１０に示すように、入力色１０１を示す点Ｌ_ｎ，ａ_ｎ，ｂ_ｎと出力色域内の収束点１０３（Ｌ，ａ，ｂ）＝（５０，０，０）とを結ぶ直線を定義し、該直線と出力色域１０４との交点にマッピングする方法がある。すなわち、マッピング後データＬ_ｎ，ａ_ｎ，ｂ_ｎを、該交点１０２の座標値にする。交点の算出法については、後述する色域内外判定の処理の説明の際に述べる。

ステップＳ３６では、マッピング後データに対応するモニタやプリンタなどの出力デバイス依存の色値（例えば、ＲＧＢ値）を算出する。デバイス値の算出は、例えば、デバイス値とＣＩＥＬＡＢ値との関係を表すＬＵＴ、変換マトリクス等を用いて変換する。ＬＵＴの場合は、四面体補間等の既知の技術を用いて変換する。

ステップＳ３７では、カラー画像データ内の全ての入力色の処理が終了したか否かを判定する。全入力色の処理が完了していなかった場合は、ステップＳ３１に戻る。全入力色の処理が完了していた場合は、処理を終了する。

＜色域内外判定法＞
本実施例の出力色域は、先に説明したように、Ｃｏｎｖｅｘ ｈｕｌｌ によって得られた三角形の集合から成っている。そこで、色域表面を構成する三角形を用いて、入力色の内外判定を行う。具体的には、入力色を示す点から色域内へ直線を引き、直線と三角形との交点を算出する。交点の位置と入力色との位置関係により、内外判定を行う。

図７を用いて、入力色の色域内外判定処理の詳細な説明を行う。

まず、ステップＳ７１では、出力色域内と容易にわかる点、例えば明度軸上の点（Ｌ，ａ，ｂ）＝（５０，０，０）を定義する。

ステップＳ７２では、出力表面データの中から三角形を１つ取り出し、該三角形を構成する３頂点で定義される平面の方程式を算出する。

ステップＳ７３では、ステップＳ３４１で定義した出力色域内点（５０，０，０）と入力色（Ｌ_ｉ，ａ_ｉ，ｂ_ｉ）とを結ぶ直線の方程式を算出する。

ステップＳ７４では、ステップＳ３４２において算出した平面の方程式と、ステップＳ７３において算出した直線の方程式とから、平面と直線の交点を算出する。

ステップＳ７４で交点を算出することができるが、算出された交点は平面と直線との交点なので、算出された交点が三角形面上にあるかは分からない。従って、ステップＳ７５では、ステップＳ７４で算出した交点が、三角形面上にあるか否かを判定する。図８に三角形面上に交点があるか否かを判定する方法を示す。図８に示すように、三角形の各頂点をそれぞれＡ、Ｂ、Ｃ、とし、ステップＳ７４において算出された三角形と直線の交点をＰ８０１とすると、頂点ＡからＰへのベクトルは、以下の式（３）で表すことができる。

この時、点Ｐが三角形ＡＢＣ面上にあれば、以下の式（４）、式（５）が成り立つ。

式（４）、式（５）が成り立てば、交点が三角形面上にあると判定し、ステップＳ７７に進む。式（４）、式（５）が成り立たなければ、交点が三角形の外にあると判定し、ステップＳ７６に進む。

ステップＳ７６では、直線と三角形が交点を持たない場合に、出力色域表面データの三角形のＩＤ番号を更新して、ステップＳ３４２に戻る。

交点が算出された後、ステップＳ７７では、入力色と三角形との交点、及び色域内点との位置関係を判定する。図９に交点Ｐ、入力色を示す点Ｑ、色域内点Ｒの関係を示す。図９に示すように、交点Ｐ、入力点Ｑ、色域内点Ｒの位置関係は（ａ）、（ｂ）の２通り考えられる。両者の判別方法は、例えば、以下に示す式（６）におけるｖが０≦ｖ≦１であるか否かで判別可能である。

０≦ｖ≦１であった場合は、入力色を示す点Ｑは出力色域内、０≦ｖ≦１でなかった場合には出力色域外と判断し、処理を終了する。

＜Ｓ４における処理の詳細な説明＞
ステップＳ４における精度判定の方法について述べる。精度判定はマッピングの際に用いられた入力色に対応する三角形を用いて行う。

図１１に、ステップＳ４における精度判定詳細な処理の流れの例を示す。

ステップＳ４１において、しきい値Ｋを設定する。本実施例では、該しきい値Ｋは、三角形の形状情報に対応するものであり、三角形の面積に対応する。Ｋの値は経験的に決定したものを設定する。Ｋは、あらかじめ設定しておいても良いし、ユーザーが編集できるようにしてもよい。

ステップＳ４２において、警告フラグＦを０に設定する。警告フラグＦは、ユーザーに対し警告を行うか否かを決定するためのフラグであり、本実施例では、０の場合は警告なし、１の場合は警告あり、とする。

ステップＳ４３では、ステップＳ３５において色域圧縮して保存されたカラー画像データと、マッピング先の点を含む三角形を取得する。取得の順番は、ステップＳ３５で保存された順とする。

ステップＳ４４では、ステップＳ４３において取得した三角形の面積を算出する。三角形の面積の算出法については、三角形の各頂点の座標から簡単に算出することができるため、説明を省略する。

ステップＳ４５では、ステップＳ４１で設定したしきい値Ｋと、ステップＳ４４で算出したマッピング先の点を含む三角形の面積Ａを比較する。Ａ＜Ｋである場合には、ステップＳ４７に進む。Ａ≧Ｋであった場合には、ステップＳ４６に進む。

ステップＳ４６では、警告フラグＦに１を代入する。また、その時の入力色を示すＩＤと、三角形ＩＤを保存する。

ステップＳ４７では、マッピングされた全入力色の処理が終了したか否かを判定する。全入力色の判定が終了していた場合には、処理を終了する。終了していなかった場合には、ステップＳ４８に進む。

ステップＳ４８では、マッピングされた全画素の判定が終わっていないと判断し、入力色と、該入力色に対応する三角形を更新し、ステップＳ４４に戻る。

以上のように、本実施例では、入力色がマッピングされた点を含む三角形の面積に基づいて出力色域、及びマッピングの精度悪化を判定する。これは、色域形状が凹であることに起因した色域表面近似の悪化が発生する場合、該悪化色域を近似する三角形の面積が大きくなることを利用した精度判定法である。三角形の面積に基づいて、精度判定を行うことによって、簡単に精度判定を行うことができる。

＜Ｓ６における処理＞
図１２に、ステップＳ６において警告を行う際の具体的な処理の流れの例を示す。

ステップＳ６１では、ステップＳ５において設定された警告フラグＦの値を参照する。Ｆ＝０の場合は、処理を終了する。Ｆ＝１の場合は、ステップＳ６２に進む。

ステップＳ６２では、ステップＳ４において精度が悪いと判定された入力色とマッピングに使用した三角形のＩＤを取得する。

ステップＳ６３では、ユーザーに警告を行い、処理を終了する。ユーザーへの警告方法については、後述する。

＜ユーザーへの警告方法＞
ユーザーへの警告は、例えば、図１３のように、出力色域にマッピングした画像に精度悪化の可能性があり、精度の保証ができないという旨のメッセージボックスを表示するようにする。また、実際に色域圧縮した画像を表示し、画像内のどの領域の精度が保証できないのかを表示するようにしても良い。例えば図１４のように、黒枠等で囲んでユーザーに報知することもできるし、精度が悪化した画素を点滅表示することもできる。また、図１５のように、出力色域表面を構成する三角形を擬似３次元表示し、精度が悪いと推測される三角形を、色を変えるなどして、他の三角形と異なる表示をしてもよい。この方法を用いれば、ユーザーはどの色域で色域圧縮の精度の悪化が起きているか感覚的に確認することができる。

以上、説明した技術によれば、カラー画像データを出力色域にマッピングすることができ、さらに、マッピングの際に用いた出力色域表面の三角形の大きさをしきい値と比較することによりマッピングの精度を判定し、色域圧縮の精度が悪化していた場合は、ユーザーに警告をすることができる。

（他の実施例）
上記実施例では、色域を示す複数の三角形の面積を算出し、色域圧縮の精度が悪いと推測される三角形を検出した。検出された三角形は、出力色域に対して誤差が大きいと推定される。従って、本実施例における検出方法は、色域の内外判定や、色域生成の精度の検証に用いてもよい。

また、上記実施例では、出力色域として、測色により得られたデバイスの色再現範囲を用いた。しかし、前述したように本実施例における検出方法は、色域生成の精度の検証に用いることができる。従って、画像の画素群により表される色域に対して本実施例における検出方法を用いて、色域生成の精度の検証を行ってもよい。

また、本実施例では、色域表面を複数の三角形で定義した。しかし、三角形以外の多角形を用いて、色域表面を定義してもよい。

また、上記実施例においては、入力画像がｓＲＧＢ（ＩＥＣ６１９６６−２−１）で表現されていると仮定して処理の説明をしたが、本実施例における入力画像は特にｓＲＧＢに限ったものではなく、どのような色空間で表現されてもよい。

また、上記実施例においては、色域の表面情報をあらかじめ保持しておいたが、これに限らず、例えば、入力手段によって、入力画像と共に外部から読み込むようにしても良いし、あらかじめ複数の表面情報を保持させておいて、外部からの入力に対応した表面情報を選択してもよい。

また、上記実施例の色域圧縮では、出力色域内の色を完全に保存し、出力色域外の色をある方向に向かって出力色域表面に張付ける手法を説明したが、例えば、出力色域外の色の明度を保って出力色域表面に張付けるようにしても良いし、色相を変えずにＣＩＥＬＡＢ空間内のユークリッド距離（色差ΔＥ）が最小になるように張付けるようにしても良い。また、出力色域内の色を完全に保存する必要もなく、出力色域内、色域外とも好ましい色にマッピングするようにしてもよい。

また、上記実施例においては、マッピングする際に用いる色空間にＣＩＥＬＡＢ空間を用いたが、これは、例えばＣＩＥＬＵＶ空間やＸＹＺ空間でも良いし、ＣＩＥＣＡＭ９７、ＣＩＥＣＡＭ９７ｓ、ＣＩＥＣＡＭ０２のようなカラーアピアランス空間を用いてもよい。

また、上記実施例においては、マッピングの精度を判定する際に、マッピング先の点を含む三角形の面積の大きさを基準として判定していた。しかし、精度を判定する基準として、他の形状情報を用いてもよい。例えば、三角形の各頂点間の距離の平均値が一定値以上の場合、精度が悪いと判定してもよい。

また、上記実施例では、色域圧縮の精度の悪化をユーザーに警告表示する際、例として図１３、図１４、図１５のような表示物を個別に挙げたが、表示物は１つに限定されるものではなく、例えば、前述の３つを同時に表示するようにしてもかまわない。また、用途によって使い分けるようにしても良い。さらに、前述の３つ以外にもユーザーに対して警告できるものであれば、どのような表示を行ってもよい。

なお、上記実施例は、複数の機器（例えばホストコンピュータ、インタフェイス機器、リーダ、プリンタなど）から構成されるシステムに適用しても、一つの機器からなる装置（例えば、複写機、ファクシミリ装置など）に適用しても良い。

また、上記実施例の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体を、システムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵまたはＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行することによっても達成してもよい。

プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどを用いることができる。

また、コンピュータが読み出したプログラムコードを実行することにより、上記実施例の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳ（オペレーティングシステム）などが実際の処理の一部を行い、その処理によって上記実施例における機能を実現してもよい。

さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって、上記実施例における機能を実現してもよい。

Ｃｏｎｖｅｘ ｈｕｌｌによる表面近似精度の悪化を示す図。 表面近似精度の不足に起因する色域圧縮の精度の悪化を示す図。 本実施例における情報処理装置の構成図。 画像処理装置１における処理の流れを示す図。 色域表面情報の形式を示す図。 色域圧縮処理の流れを示す図。 色域内外判定の処理の流れを示す図。 三角形の各頂点と交点の関係を示す図。 交点、入力点、色域内点の位置関係を示す図。 色域圧縮の例を示す図。 精度判定処理の流れを示す図。 ユーザー警告を行う処理の流れを示す図。 警告ユーザーインタフェース１を示す図。 警告ユーザーインタフェース２を示す図。 警告ユーザーインタフェース３を示す図。 デバイス色域の表面を複数の三角形で表した図。

Claims (13)

1. デバイスの特性を示す測色値から生成された多面体の幾何情報であり、該デバイスの色域の表面を示す多面体の幾何情報を取得する色域表面情報取得工程と、
   前記多面体を構成する多角形の形状情報を算出する形状情報算出工程と、
   前記算出された形状情報と所定の形状情報とを比較する比較工程と、
   前記比較結果に基づき、前記デバイスの色域の表面に対して誤差が大きいと推定される多角形を検出する検出工程とを有することを特徴とする情報処理方法。
2. 複数の色情報を取得する取得工程と、
   前記複数の色情報から、該複数の色情報で示される色分布の色域の表面を示す多面体の幾何情報を生成する生成工程と、
   前記幾何情報に基づき、前記多面体を構成する複数の多角形であり、所定値以上の面積を有する多角形を検出する検出工程とを有することを特徴とする情報処理方法。
3. 前記多角形は、三角形であることを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理方法。
4. 前記多面体は凸多面体であり、
   前記生成工程は、前記複数の色情報を示す色空間上の点群を包含する最小の凸多面体を生成する手法を用いて前記多面体の幾何情報を生成することを特徴とする請求項２に記載の画像処理方法。
5. 前記検出工程は、所定値以上の長さの辺を有する多角形を検出することを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理方法。
6. 更に、前記検出された多角形をユーザーに報知させる報知工程を特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理方法。
7. 前記報知工程は、前記多面体を擬似３次元表示させ、
   前記検出工程において検出された多角形と検出されていない多角形を異なる表示方法で表示させることを特徴とする請求項６に記載の情報処理方法。
8. 更に、入力色に応じた前記多角形を用いて、前記入力色を前記多面体で表される色域内に変換する色域圧縮工程を有し、
   前記報知工程は、前記入力色に応じた多角形が、前記検出工程において検出された場合、該検出されたことに基づく報知を行うことを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理方法。
9. 更に、画像を表示させる画像表示工程を有し、
   前記入力色は前記画像に含まれ、
   前記検出されたことに基づく報知は、前記表示された画像において、前記入力色に対応する色を他の色と異なる表示方法で表示させることを特徴とする請求項８に記載の情報処理方法。
10. デバイスの特性を示す測色値から生成された多面体の幾何情報であり、該デバイスの色域の表面を示す多面体の幾何情報を取得する色域表面情報取得手段と、
    前記多面体を構成する多角形の形状情報を算出する形状情報算出手段と、
    前記算出された形状情報と所定の形状情報とを比較する比較手段と、
    前記比較結果に基づき、前記デバイスの色域の表面に対して誤差が大きいと推定される多角形を検出する検出手段とを有することを特徴とする情報処理装置。
11. 複数の色情報を取得する取得手段と、
    前記複数の色情報から、該複数の色情報で示される色分布の色域の表面を示す多面体の幾何情報を生成する生成手段と、
    前記幾何情報に基づき、前記多面体を構成する複数の多角形であり、所定値以上の面積を有する多角形を検出する検出手段とを有することを特徴とする情報処理装置。
12. 前記請求項１乃至９のいずれかに記載の情報処理方法をコンピュータにて実施させるためのプログラム。
13. 前記請求項１乃至９のいずれかに記載の情報処理方法をコンピュータにて実施させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

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